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Figma数据库的100倍扩展：如何实现水平分片
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
Figma通过垂直分区和逻辑复制来扩展数据库，但随着用户和功能的增长，他们采用了水平分片来实现无限可扩展性。他们构建了独特的分片实现，包括相关表的共同位置、逻辑分片、DBProxy查询引擎和影子应用准备框架。Figma的目标是对数据库中的每个表进行水平分片。
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关键要点
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Figma通过垂直分区和逻辑复制扩展数据库，随着用户和功能的增长，采用水平分片实现无限可扩展性。
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Figma的数据库堆栈在2020年使用单一的Amazon RDS数据库，面临CPU利用率高和不可预测的延迟问题。
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为了解决可扩展性问题，Figma采取了垂直分区，将高流量相关表移动到独立数据库中。
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Figma使用逻辑复制进行数据复制，以支持垂直分区，但复制过程缓慢，影响了效率。
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随着用户增长，Figma面临水平扩展的需求，决定实施水平分片以应对大型表的挑战。
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Figma的水平分片实现包括相关表的共同位置、逻辑分片、DBProxy查询引擎和影子应用准备框架。
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Figma的目标是对数据库中的每个表进行水平分片，以实现近乎无限的可扩展性。
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延伸问答
Figma是如何扩展其数据库的？
Figma通过垂直分区和逻辑复制扩展数据库，随后采用水平分片以实现无限可扩展性。
Figma在数据库扩展中遇到了哪些挑战？
Figma面临CPU利用率高、不可预测的延迟、以及大型表的处理需求等挑战。
什么是Figma的水平分片实现？
Figma的水平分片实现包括相关表的共同位置、逻辑分片、DBProxy查询引擎和影子应用准备框架。
Figma为什么选择逻辑复制而不是流复制？
Figma选择逻辑复制因为它允许迁移部分表、支持不同Postgres版本，并能设置反向复制以便回滚。
Figma的数据库分片过程中有哪些关键组件？
Figma的数据库分片过程中包括colos、逻辑分片与物理分片、DBProxy查询引擎等关键组件。
Figma的最终目标是什么？
Figma的最终目标是对数据库中的每个表进行水平分片，以实现近乎无限的可扩展性。
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